Технологии искусственного интеллекта как основа обеспечения технологического суверенитета: вызовы и угрозы для стран ЕАЭС

Статья посвящена проблеме обеспечения технологического суверенитета. Цель и задачи. Выявить ключевые методы, позволяющие США сохранять технологическое доминирование и определить траекторию создания независимой от западных технологий ИИ-экосистемы. Методология. В ходе исследования автором использовались следующие методы: критический дискурс-анализ, контент-анализ, метод системного анализа. Результаты. Автор выявил, что, несмотря на то, что в последние годы китайские высокотехнологичные компании составляют серьезную конкуренцию американским, США продолжают прочно удерживать мировое технологическое лидерство, что дает им возможность не только решать, с какими странами и при каких условиях делиться своими технологиями, но и контролировать мировые информационные потоки. Особую опасность автор видит в распространении больших языковых моделей, произведенных ведущими американскими IT-корпорациями. Указанные модели, будучи обученными на западных текстах, становятся крайне удобным инструментом для экспорта западных ценностей в страны с принципиально иным культурно-цивилизационным кодом, что только усугубляет идеолого-культурную гегемонию стран коллективного Запада. В статье показано, что и в Казахстане, и в Кыргызстане были разработаны собственные большие языковые модели, но основаны они на американской модели LLaMA2. В России после начала специальной военной операции и ухода с российского рынка многих ведущих западных IT-корпораций отечественные разработчики были вынуждены предложить собственные технологические решения. Однако отставание от западных производителей составляет примерно год. Выводы. Российские научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки в сфере передовых информационных технологий носят пока штучный характер, что обусловлено высокими затратами на обучение ИИ-моделей с нуля. В этой связи автор предлагает рассмотреть возможность объединения усилий высокотехнологичных компаний государств — участников ЕАЭС по разработке сквозных технологий искусственного интеллекта, которые были бы способны удовлетворить насущные потребности всех стран-партнеров, что будет способствовать дальнейшему укреплению евразийской интеграции.

1. Выходец, Р. С. Политика стран ЕАЭС в области искусственного интеллекта // Евразийская интеграция: экономика, право, политика. 2022. Т. 16, № 3. С. 106–117. [Vykhodets, R. S. The EAEU’s AI Strategy // Eurasian Integration: Economics, Law, Politics. 2022. Vol. 16, No. 3. P. 106–117. (In Russ.)]. EDN: SIZGKC. DOI: 10.22394/2073-2929-2022-03-106-117

2. Гринин, Л. Е., Гринин, А. Л., Гринин, И. Л. Искусственный интеллект: развитие и тревоги. Взгляд в будущее. Статья вторая. Искусственный интеллект: терра инкогнита или управляемая сила? // Философия и общество. 2023. № 4. Р. 5–32. [Grinin, L. E., Grinin, A. L., Grinin, I. L. Artificial Intelligence: Development and Concerns. A Look into the Future. Article two. Artificial Intelligence: Terra Incognita or a Controlled Force? // Philosophy and Society. 2023. No. 4. P. 5–32. (In Russ.)] EDN: RVZOFX. DOI: 10.30884/jfio/2023.04.01

3. Кефели, И. Ф. Асфатроника: на пути к теории глобальной безопасности. СПб. : ИПЦ СЗИУ РАНХиГС, 2020. [Kefeli, I. F. Asphatronics: Towards a Theory of Global Security. Saint Petersbrg: RANEPA, 2020. (In Russ.)] EDN: XPJYCG

4. Кушнир, А. М., Кушнир, А. А. Критический анализ концепции четвертой промышленной революции Клауса Шваба // Социально-политические науки. 2023. № 4. С. 106–124. [Kushnir, A. M., Kushnir, A. A. A Critical Analysis of Klaus Schwab’s Concept of the Fourth Industrial Revolution. Sociopolitical Sciences. 2023. Vol. 13. No. 4. P. 105–124. (In Russ.)] EDN: NVUTSY. DOI: 10.33693/2223-0092-2023-13-4-105-124

5. Adams, R. Can Artificial Intelligence Be Decolonized? // Interdisciplinary Science Reviews. 2021. No. 46 (1– 2). P. 176–197. EDN: QEVAEN. DOI: 10.1080/03080188.2020.1840225

6. Barett, T., Okolo, C. T., Biira, B. [et al.] African Data Ethics: A Discursive Framework for Black Decolonial Data Science [Electronic resource] // arXiv. 2025. URL: https://arxiv.org/abs/2502.16043 (accessed: 07.05.2026). DOI: 10.48550/arXiv.2502.16043

7. Birhane, A. Algorithmic Colonization of Africa // SCRIPTed. 2020. Vol. 17, № 2. P. 389–409. EDN: XOPGXK. DOI: 10.2966/scrip.170220.389

8. Blodgett, S. L., Barocas, S., Daum´e, H. III, Wallach, H. Language (technology) is Power: A Critical Aurvey of “Bias” in NLP // Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics / ed. by D. Jurafsky, J. Chai, N. Schluter, J. Tetreault. Association for Computational Linguistics, 2020. P. 5454–5476. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.485

9. Grinin, L. E., Grinin, A. L., Grinin, I. L. The Evolution of Artificial Intelligence: From Assistance to Super Mind of Artificial General Intelligence? Article 1. Information Technology and Artificial Intelligence: The Past, Present and Some Forecasts // Social Evolution & History. 2024. No. 23 (1), March. Р. 156–183. EDN: DCJXLN. DOI: 10.30884/seh/2024.01.07

10. Grinin, L., Grinin, A., Korotayev, A. Cybernetic Revolution and Global Aging: Humankind on the Way to Cybernetic Society, or the Next Hundred Years. Springer, 2024. EDN: ALKTTA. DOI: 10.1007/978-3-031-56764-3

11. Kang, D.-Y., Duong, H., Park, J.-C. Application of Deep Learning in Dentistry and Implantology // The Korean Academy of Oral and Maxillofacial Implantology. 2020. No. 24 (3). Р. 148–181. EDN: UIVPPR. DOI: 10.32542/implantology.202015

12. Redvers, N., Bird, M. Y., Quinn, D [et al.] Molecular Decolonization: An Indigenous Microcosm Perspective of Planetary Health // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020. Vol. 17, No. 12. Р. 1–13. EDN: VYBDGN. DOI: 10.3390/ijerph17124586

13. Valiani, A. A. Frontiers of Bio-decolonization: Indigenous Data Sovereignty as a Possible Model for Community-based Participatory Genomic Health Research for Racialized Peoples in Postgenomic Canada // Genealogy. 2022. Vol. 6, № 3. Р. 1–17. EDN: ATFBLBю DOI: 10.3390/genealogy6030068

14. Vaswani, А., Shazeer, N., Parmar, N. [et al.] Attention Is All You Need [Electronic resource] // arXiv. 2017. URL: https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aaPaper.pdf (accessed: 09.05.2026). DOI: 10.48550/arXiv.1706.03762

15. Yan, N., Xu, C. Decolonizing African NLP: A Survey on Power Dynamics and Data Colonialism in Tech Development [Electronic resource] // AfricaNLP workshop at ICLR 2024. URL: https://openreview.net/pdf?id=D698BEfwgv (accessed: 07.05.2026).

16. Zhao, W. X., Zhou, K., Li, J. [et al.] A Survey of Large Language Models [Electronic resource] // arXiv. 2023, November 24. URL: https://arxiv.org/pdf/2303.18223 (accessed: 09.05.2026).